今天分享一下大数据开发的热点问题
问题分析
本题主要是考察学员对mapreduce的熟悉程度
核心答案讲解
（1）reduce side join
reduce side join是一种最简单的join方式，其主要思想如下：
在map阶段，map函数同时读取两个文件File1和File2，为了区分两种来源的key/value数据对，对每条数据打一个标签 （tag），比如：tag=0表示来自文件File1，tag=2表示来自文件File2。即：map阶段的主要任务是对不同文件中的数据打标签。
在reduce阶段，reduce函数获取key相同的来自File1和File2文件的value list， 然后对于同一个key，对File1和File2中的数据进行join（笛卡尔乘积）。即：reduce阶段进行实际的连接操作。
（2）map side join
之所以存在reduce side join，是因为在map阶段不能获取所有需要的join字段，即：同一个key对应的字段可能位于不同map中。Reduce side join是非常低效的，因为shuffle阶段要进行大量的数据传输。
Map side join是针对以下场景进行的优化：两个待连接表中，有一个表非常大，而另一个表非常小，以至于小表可以直接存放到内存中。这样，我们可以将小表复制多 份，让每个map task内存中存在一份（比如存放到hash table中），然后只扫描大表：对于大表中的每一条记录key/value，在hash table中查找是否有相同的key的记录，如果有，则连接后输出即可。
（3）SemiJoin
SemiJoin，也叫半连接，是从分布式数据库中借鉴过来的方法。它的产生动机是：对于reduce side join，跨机器的数据传输量非常大，这成了join操作的一个瓶颈，如果能够在map端过滤掉不会参加join操作的数据，则可以大大节省网络IO。
实现方法很简单：选取一个小表，假设是File1，将其参与join的key抽取出来，保存到文件File3中，File3文件一般很小，可以放到 内存中。在map阶段，使用DistributedCache将File3复制到各个TaskTracker上，然后将File2中不在File3中的 key对应的记录过滤掉，剩下的reduce阶段的工作与reduce side join相同。
问题扩展
map的join是将一个数据集的数据放入Map集合中，将集合在setup放入到缓存中，所以涉及DistributedCache，因为涉及在内存，所以放入缓存的数据集样本要小，否则不适用，所以这个业务场景比较少。
reduce的join将需要join的数据集都作为map的输入，在map的逻辑中对数据进行标记，reduce中对数据进行合并，需要自定义数据类型。分享一些相关的Hadoop教程
